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公开(公告)号：CN107228669B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710397098.2
申请日：2017-05-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于检测技术领域，具体为一种基于状态树的室内人员区域间运动事件检测方法。所述方法包含两个部分：用以描述传感器事件序列动态的状态树构建算法和基于状态树的运动事件检测方法。状态树包含了所有的传感器事件序列(包含无效传感器事件序列)，可有效消除室内人员运动干扰和传感器瞬时故障等对运动事件检测的不利影响，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110298487A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910462162.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于智能家居领域，具体为一种用于满足用户个性化需求的室内温度预测方法，涉及人体热舒适度指标模型和深度学习理论。该方法借助经典热舒适度PMV指标，确定符合用户个性化需求的人体热舒适度模型，利用深度学习的方法拟合该模型，最后利用该模型预测满足用户偏好的最优室内空气温度。将模型的输出作为空调的温度设定值，从而调控室内空气温度，满足用户最优舒适度需求。将本发明提出的方法应用到实际智能家居系统中，可有效满足用户个性化需求的室内温度的无感化控制。
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公开(公告)号：CN107228669A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710397098.2
申请日：2017-05-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于检测技术领域，具体为一种基于状态树的室内人员区域间运动事件检测方法。所述方法包含两个部分：用以描述传感器事件序列动态的状态树构建算法和基于状态树的运动事件检测方法。状态树包含了所有的传感器事件序列(包含无效传感器事件序列)，可有效消除室内人员运动干扰和传感器瞬时故障等对运动事件检测的不利影响，具有很好的鲁棒性。
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